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企业数据管理成熟度评估指标体系参考

工业数据中台建成后,将从数据汇聚、数据质量、数据安全及数据价值评估四个准则再对企业做一次数据管理成熟度的评估,并迭代优化持续追踪企业数据化管理水平。视野数科根据互联网和产业数据Fintech的创新手段,提供企业/产业/财务数据整合、数据加工处理、数据中心、系统开发和大数据模型分析咨询服务的整体数据服务解决方案。

工业数据中台建成后,将从数据汇聚、数据质量、数据安全及数据价值评估四个准则再对企业做一次数据管理成熟度的评估,并迭代优化持续追踪企业数据化管理水平。企业数据管理成熟度的评估可采用 AHP 层次分析法。层析分析法是将决策问题按总目标、评价准则和具体评价指标分解为不同层次结构,采用计算判断矩阵特征向量的方法,得到各层元素相对上层某元素的权重,根据权重判断各因素对目标评价的重要性。表 1 为根据 AHP 层次分析法设计的企业数据管理成熟度评估指标体系参考。

视野数科根据互联网和产业数据Fintech的创新手段,提供企业/产业/财务数据整合、数据加工处理、数据中心、系统开发和大数据模型分析咨询服务的整体数据服务解决方案。

仟金顶数字化营销中台是通过面向品牌厂商提供的智慧供应链协同SaaS平台,以数据为核心,业务为导向,提供供应链综合管理解决方案,帮助品牌厂商实现在线处理订单、监管发货、实现开票等供应链全链路的智能化管理,并通过完整介入整个贸易链过程,实现供应链交易结构闭环,沉淀和积累数据,运用数据模型结合行业特性,提供全价值链的技术和解决方案,帮助上游品牌厂商实现供应链数字化驱动,降本增效,把控风险。

数据安全没有小事。对于商业银行来说,在数字经济背景下,数据安全是一件重要的事情。北京银行以建设全行统一数据中台为契机,构建了自下而上的数据安全防护体系。2020年3月,数据中心品牌正式推出数据聚合,根据统一标准和规范构建云上数据仓库,统一数据采集和加工,巩固数据安全基础,实现数据聚合。围绕数据资产盘点,开展数据资产识别和等级分类管理,加强敏感数据管理,实现数据流动全过程的识别、控制,实现数量通。数据中台门户在全面能源业务的同时,实现统一的安全服务和管理,保障了安全措施的有效落地。

发现这个微妙的差异,熊大和团队决定同时投入4个产品,包括数据中心、数据可视化屏幕、CRM、班牛PaaS工具,测试客户的真正需求。

在互联网与金融IT架构变革浪潮中,诞生了很多新业务与概念。不过,很少有像“数据中台”一样是完全本土化的概念。这一趋势蕴含着深刻的意义。

为了实现场景焦点,DDT技术对场景类产品进行了深入调整:优化和重建业务中台产品系统Deepexi,结合数据产品的开发,将焦点放在商业流通领域。

8月中旬,在采访闵佳先生的过程中,数据中台的概念处于热炒期,面对红海竞争,袋鼠云的数据中台产品应如何破局时,闵佳的回答非常平静,胸有成竹。

因此,数据中心的本质就像企业结构,是互联网技术和行业特性,在企业发展的不确定性中,寻找确定性,不断沉淀和提取企业核心能力,最终支持企业快速、高效、低成本的业务创新和增强的企业结构。

伴随着数据量的爆发式增长,数据处理技术日渐成熟,国内的数据中台行业正在逐步进入高速发展阶段,行业增长势头明显。各类数据中台供应商通过积极探索和拓展,使得数据中台产品类型与服务内容进一步完善,具备了更多的呈现形式,在未来会有更多的企业参与到数据中台布局当中,艾瑞咨询预计到2023年我国数据中台的市场规模将达到183亿元。

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